高通發(fā)明的超低功耗專用AI架構(gòu)，其所使用的超低功耗工藝，可以有效節(jié)省能源，且相對(duì)于其他的通用架構(gòu)，具有很高的實(shí)用性以及可移植性。

在2020CES展會(huì)上，高通展示了其在云端AI領(lǐng)域布局的產(chǎn)品：高通Cloud AI 100系列芯片，這個(gè)系列的芯片是高通開(kāi)展云端AI產(chǎn)業(yè)的標(biāo)志性事件，作為無(wú)線終端領(lǐng)域的佼佼者，也開(kāi)始在云端應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)力。

而此前，高通除了無(wú)線通信芯片外，還設(shè)計(jì)了用于汽車(chē)無(wú)人駕駛、車(chē)內(nèi)通訊、媒體信息娛樂(lè)系統(tǒng)和車(chē)輛連接系統(tǒng)等方面的芯片，這些芯片相對(duì)于手機(jī)、PC端的處理器，需要更加低的功耗以及可以面向?qū)Ｓ迷O(shè)計(jì)平臺(tái)。

而隨著AI應(yīng)用的興起，對(duì)于支持AI任務(wù)的專用芯片逐漸受到人們的重視，高通在18年9月1日申請(qǐng)了一項(xiàng)名為“超低功率神經(jīng)元形態(tài)人工智能計(jì)算加速器”的發(fā)明專利（申請(qǐng)?zhí)枺?01880053525.8），申請(qǐng)人為高通股份有限公司。

根據(jù)該專利目前公開(kāi)的資料，讓我們一起來(lái)看看這項(xiàng)超低功耗的專用AI處理架構(gòu)吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的使用包括超低功率神經(jīng)元形態(tài)人工智能計(jì)算加速器的片上系統(tǒng)（SOC）來(lái)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖，該系統(tǒng)中包含有中央處理單元、圖形處理單元、數(shù)字信號(hào)處理單元、專用存儲(chǔ)塊以及多種傳感器系統(tǒng)。

這種硬件設(shè)計(jì)架構(gòu)其實(shí)是一種專用的系統(tǒng)架構(gòu)，其中包含有傳感器和導(dǎo)航，可以應(yīng)用在特定的領(lǐng)域，例如無(wú)人駕駛技術(shù)中，通過(guò)傳感器采集路面數(shù)據(jù)，然后交給CPU和GPU進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從而可以控制無(wú)人汽車(chē)的駕駛。

如上圖，為深度卷積網(wǎng)絡(luò)（DCN）的示意圖，這是一種被設(shè)計(jì)成為圖像捕捉的視覺(jué)特征識(shí)別設(shè)備，例如無(wú)人駕駛汽車(chē)上的攝像頭系統(tǒng)。330為攝像頭系統(tǒng)，可以為系統(tǒng)提供需要識(shí)別的圖像，DCN（300）包括特征提取部分和分類部分，在收到圖像時(shí)，卷積層可以進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)對(duì)于圖像進(jìn)行處理得到特征圖，最終得到處理結(jié)果，例如對(duì)于路況進(jìn)行識(shí)別。

而這種運(yùn)算，通常需要CPU和GPU的相互配合，大多是在軟件層面進(jìn)行計(jì)算，因此，為了滿足高效率的計(jì)算需求以及低硬件開(kāi)銷(xiāo)，如果有專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，則很適合這種場(chǎng)景下。此外，該專利中還使用了超低電壓工藝來(lái)制造局部功率管理器，從而可以實(shí)現(xiàn)占用處理器的超低功耗，有效提升續(xù)航。

如上圖，就是具有人工智能計(jì)算加速器的神經(jīng)處理器設(shè)計(jì)架構(gòu)圖，其中包括存儲(chǔ)器塊504、神經(jīng)處理器502和程序存儲(chǔ)器506，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算相關(guān)的變量、突觸權(quán)重、系統(tǒng)參數(shù)等信息可以被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器塊中，而在神經(jīng)處理器處執(zhí)行的指令可以從程序存儲(chǔ)器中加載。

現(xiàn)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要比約十五年前研究者使用的計(jì)算資源多數(shù)千倍，借助于這種專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，結(jié)合新型訓(xùn)練架構(gòu)，可以進(jìn)一步推進(jìn)深度學(xué)習(xí)的性能，經(jīng)過(guò)矯正的線性單元可減少被稱為梯度消失的訓(xùn)練問(wèn)題，新的訓(xùn)練技術(shù)可減少過(guò)度擬合問(wèn)題，而將芯片進(jìn)行封裝的技術(shù)可以抽象出在感受野中的數(shù)據(jù)并進(jìn)一步提升總體性能。

在無(wú)人駕駛技術(shù)中，由于車(chē)身空間有限，此外除了中控系統(tǒng)外，還需要安裝大量的傳感器，對(duì)于運(yùn)算在本地進(jìn)行的無(wú)人駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，如果繼續(xù)使用類似于PC端的架構(gòu)以及使用通用AI運(yùn)算系統(tǒng)，則無(wú)疑不利于空間的設(shè)計(jì)，而使用這種專用架構(gòu)的方式，則可以很好的適用于這種專用的領(lǐng)域。

以上就是高通發(fā)明的超低功耗神經(jīng)元形態(tài)人工智能計(jì)算加速器，這種專用AI處理架構(gòu)，可以很好的應(yīng)用在例如無(wú)人駕駛、實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控等領(lǐng)域，其所使用的超低功耗工藝，可以有效的節(jié)省能源，提高設(shè)備的續(xù)航能力，相比于其他的通用架構(gòu)，具有很高的實(shí)用性以及可移植性。

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